Establishing CT-derived Normative Liver and Spleen Volumes for Children: Validation in Regional and International Datasets.
研究背景
准确评估儿童肝脏和脾脏体积对临床诊断治疗意义重大。此前相关研究样本量小、缺乏外部验证，且不同种族人体测量指标有差异，需验证现有参考区间普适性。本研究旨在建立儿童肝脾标准化体积并进行外部验证。
方法速览
采用回顾性、多中心设计，收集韩国两家医院1030名儿童CT影像作衍生数据集，用韩国和美国儿童医院数据分别作区域和国际外部验证集。用深度学习方法自动分割CT图像获肝脾体积，用分位数回归模型分析多因素对器官体积的影响，用平均pinball损失和伪R²评估模型性能，还用Bland - Altman分析评估预测值与参考标准的一致性。
主要发现
- 模型选择：开发模型1（含性别、体重和身高）和模型2（仅含性别和体重）预测儿童肝脾体积。模型1在预测肝脾多个百分位体积时表现更优，被选为主要模型。模型2虽略逊，但差异极小，临床仍实用。
- 外部验证：模型1在区域和国际外部验证中平均pinball损失低于已有公式，预测50th百分位体积时95%一致性界限最窄，预测结果更稳定。
- 体积比参考值：肝脾体积比标准化百分位值稳定，5th、50th和95th百分位分别为4.2、6.3和9.6，在评估相关疾病预后有潜在价值。
- 种族差异影响：不同种族儿童身高与体重关系有差异，在国际验证中含身高的模型1表现更优，非亚洲儿童若有身高信息应优先用模型1。
总结展望
本研究建立基于性别、体重和身高的分位数回归模型预测儿童肝脾体积，经多数据集外部验证，还提供网络计算器。但研究有局限，如未用于患病儿童、国际验证样本量小等。未来可扩大样本，进一步验证模型在不同群体的适用性。